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Enregistrement W2168712456 · doi:10.1287/opre.1060.0333

Online Low-Price Guarantees—A Real Options Analysis

2006· article· en· W2168712456 sur OpenAlexfundno aff
Benjamin C. Marcus, Chris Anderson

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésReservationRentingPurchasingReservation priceBusinessProduct (mathematics)Service (business)Service providerMarketingLiberian dollarAutomotive industryMicroeconomicsCommerceEconomicsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A common practice among large retailers is the low-price guarantee, rebating consumers if they find an identical product cheaper elsewhere. This provides consumers with some level of comfort in their purchase decision. A similar low-price guarantee is provided by numerous service industries that allow reservation of capacity, yet do not penalize the consumer for failure to keep that reservation—examples include hotels and car rental. Given that a consumer is not required to keep the reservation, they may make another reservation, either at a competing firm or the same firm, if future prices decline. The increasing availability of pricing information on the Internet affords consumers the opportunity to be more strategic in their purchasing behavior. As consumers, we are able to quickly and easily check prices from numerous service or goods providers. The ease of price information potentially makes these guarantees very costly to the service or good provider. We analyze the implied costs associated with these guarantees by making analogies to financial options. Motivation for this research comes from a large car rental firm, Dollar Thrifty Automotive Group Inc., that considered offering a low-price guarantee to all consumers that book a reservation though their website.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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